Dynamics of magmatic intrusion: what can we learn from the comparison of analog and numerical models?

This study investigates the dynamics of magmatic intrusions based on the joint analysis of analog and numerical models. By injecting different fluids from the bottom of a solidified gelatin block, we simulate the propagation of magmatic intrusions through the crust and record their shapes, trajectories, and velocity as they rise towards the surface. Additionally, we make use of a 2D fluid-filled crack propagation model constrained by our experimental observations. The numerical simulations demonstrate that our viscous fluid-filled crack experiments, conducted with silicon-oil injections, propagate in the same regime as typical basaltic intrusions. The comparison between analog and numerical results allow us to define the domain of validity of the numerical model and its limit of applicability. This study provides new insights into the processes that control the propagation of magmatic intrusions and our ability to reproduce them using analog and numerical models

Optimisation multi-objectifs pour l'inversion jointe de données géodésiques

La surface terrestre est affectée par de nombreux processus locaux tels que des événements volcaniques, des glissements de terrain ou des tremblements de terre. Parallèlement à ces processus naturels, les activités anthropiques, y compris l’extraction et le stockage des ressources profondes (par exemple, les minéraux ou les hydrocarbures) façonnent la Terre à différentes échelles spatiales et temporelles. Ces mécanismes produisent une déformation du sol qui peut être détectée par divers instruments et techniques géodésiques tel que le GNSS, l’InSAR, les inclinomètres. Le but de cette thèse est de développer un outil numérique permettant l’inversion conjointe de multiples données géodésiques associées à la déformation de la plaque ou au changement de contrainte volumique en profondeur. Quatre types d’applications sont ciblés: la déformation intersismiques des plaques, la déformation des volcans, l’exploitation minière profonde et l’extraction de pétrole et de gaz. Différentes complexités du modèle inverse ont été considérées: le niveau I considère un seul type de données géodésiques avec un processus indépendant du temps. Une application est réalisée avec l’inversion des données GPS à travers le sud de la Californie pour déterminer les variations latérales de la rigidité lithosphérique (Furst et al., 2017). Le niveau II représente également un seul type de données géodésiques mais avec un processus dépendant du temps. La détermination conjointe de l’historique des changements de contrainte et des paramètres de dérive d’un réseau d’inclinomètres est étudiée à l’aide d’un exemple synthétique (Furst et al., soumis). Le niveau III considère différents types de données géodésiques et un processus dépendant du temps. Un réseau fictif combinant des données GNSS, InSAR, inclinométriques et de nivellement est défini pour calculer le changement de volume dépendant du temps d’une source profonde de déformation. Une méthodologie pour implémenter ces différents niveaux de complexité est développée dans un seul logiciel. Parce que le problème inverse peut être mal posé, la minimisation de la fonctionnelle peut produire plusieurs minima. Par conséquent, un algorithme d’optimisation global est utilisé (Mohammadi and Saïac, 2003). Le problème direct est traité en utilisant un ensemble de modèles élastiques numériques et analytiques permettant de modéliser les processus de déformation en profondeur. Grâce à ces développements numériques, des avancées concernant les problèmes inverses en géodésie devraient être possibles telle que l’inversion jointe de différents types de données géodésiques acquises lors de la surveillance des volcans. Dans cette perspective, la possibilité de déterminer par inversion les paramètres de dérive des inclinomètres permettrait une détermination précise des sources de déformation profondes. En outre, la méthodologie développée peut être utilisée pour une surveillance précise de la déformation des réservoirs de pétrole et de gaz.The Earth’s surface is affected by numerous local processes like volcanic events, landslides or earthquakes. Along with these natural processes, anthropogenic activities including extraction and storage of deep resources (e.g. minerals, hydrocarbons) shape the Earth at different space and time scales. These mechanisms produce ground deformation that can be detected by various geodetic instruments like GNSS, InSAR, tiltmeters, for example. The purpose of the thesis is to develop a numerical tool to provide the joint inversion of multiple geodetic data associated to plate deformation or volume strain change at depth. Four kinds of applications are targeted: interseismic plate deformation, volcano deformation, deep mining, and oil & gas extraction. Different inverse model complexities were considered: the I-level considers a single type of geodetic data with a time independent process. An application is made with inverting GPS data across southern California to determine the lateral variations of lithospheric rigidity (Furst et al., 2017). The II-level also accounts for a single type of geodetic data but with a time-dependent process. The joint determination of strain change history and the drift parameters of a tiltmeter network is studied through a synthetic example (Furst et al., submitted). The III-level considers different types of geodetic data and a timedependent process. A fictitious network made by GNSS, InSAR, tiltmeters and levelling surveys is defined to compute the time dependent volume change of a deep source of strain. We develop a methodology to implement these different levels of complexity in a single software. Because the inverse problem is possibly ill-posed, the functional to minimize may display several minima. Therefore, a global optimization algorithm is used (Mohammadi and Saïac, 2003). The forward part of the problem is treated by using a collection of numerical and analytical elastic models allowing to model the deformation processes at depth. Thanks to these numerical developments, new advances for inverse geodetic problems should be possible like the joint inversion of various types of geodetic data acquired for volcano monitoring. In this perspective, the possibility to determine by inverse problem the tiltmeter drift parameters should allow for a precise determination of deep strain sources. Also, the developed methodology can be used for an accurate monitoring of oil & gas reservoir deformation

Multi-objective optimization for joint inversion of geodetic data

The Earth’s surface is affected by numerous local processes like volcanic events, landslides or earthquakes. Along with these natural processes, anthropogenic activities including extraction and storage of deep resources (e.g. minerals, hydrocarbons) shape the Earth at different space and time scales. These mechanisms produce ground deformation that can be detected by various geodetic instruments like GNSS, InSAR, tiltmeters, for example. The purpose of the thesis is to develop a numerical tool to provide the joint inversion of multiple geodetic data associated to plate deformation or volume strain change at depth. Four kinds of applications are targeted: interseismic plate deformation, volcano deformation, deep mining, and oil & gas extraction. Different inverse model complexities were considered: the I-level considers a single type of geodetic data with a time independent process. An application is made with inverting GPS data across southern California to determine the lateral variations of lithospheric rigidity (Furst et al., 2017). The II-level also accounts for a single type of geodetic data but with a time-dependent process. The joint determination of strain change history and the drift parameters of a tiltmeter network is studied through a synthetic example (Furst et al., submitted). The III-level considers different types of geodetic data and a timedependent process. A fictitious network made by GNSS, InSAR, tiltmeters and levelling surveys is defined to compute the time dependent volume change of a deep source of strain. We develop a methodology to implement these different levels of complexity in a single software. Because the inverse problem is possibly ill-posed, the functional to minimize may display several minima. Therefore, a global optimization algorithm is used (Mohammadi and Saïac, 2003). The forward part of the problem is treated by using a collection of numerical and analytical elastic models allowing to model the deformation processes at depth. Thanks to these numerical developments, new advances for inverse geodetic problems should be possible like the joint inversion of various types of geodetic data acquired for volcano monitoring. In this perspective, the possibility to determine by inverse problem the tiltmeter drift parameters should allow for a precise determination of deep strain sources. Also, the developed methodology can be used for an accurate monitoring of oil & gas reservoir deformation.La surface terrestre est affectée par de nombreux processus locaux tels que des événements volcaniques, des glissements de terrain ou des tremblements de terre. Parallèlement à ces processus naturels, les activités anthropiques, y compris l’extraction et le stockage des ressources profondes (par exemple, les minéraux ou les hydrocarbures) façonnent la Terre à différentes échelles spatiales et temporelles. Ces mécanismes produisent une déformation du sol qui peut être détectée par divers instruments et techniques géodésiques tel que le GNSS, l’InSAR, les inclinomètres. Le but de cette thèse est de développer un outil numérique permettant l’inversion conjointe de multiples données géodésiques associées à la déformation de la plaque ou au changement de contrainte volumique en profondeur. Quatre types d’applications sont ciblés: la déformation intersismiques des plaques, la déformation des volcans, l’exploitation minière profonde et l’extraction de pétrole et de gaz. Différentes complexités du modèle inverse ont été considérées: le niveau I considère un seul type de données géodésiques avec un processus indépendant du temps. Une application est réalisée avec l’inversion des données GPS à travers le sud de la Californie pour déterminer les variations latérales de la rigidité lithosphérique (Furst et al., 2017). Le niveau II représente également un seul type de données géodésiques mais avec un processus dépendant du temps. La détermination conjointe de l’historique des changements de contrainte et des paramètres de dérive d’un réseau d’inclinomètres est étudiée à l’aide d’un exemple synthétique (Furst et al., soumis). Le niveau III considère différents types de données géodésiques et un processus dépendant du temps. Un réseau fictif combinant des données GNSS, InSAR, inclinométriques et de nivellement est défini pour calculer le changement de volume dépendant du temps d’une source profonde de déformation. Une méthodologie pour implémenter ces différents niveaux de complexité est développée dans un seul logiciel. Parce que le problème inverse peut être mal posé, la minimisation de la fonctionnelle peut produire plusieurs minima. Par conséquent, un algorithme d’optimisation global est utilisé (Mohammadi and Saïac, 2003). Le problème direct est traité en utilisant un ensemble de modèles élastiques numériques et analytiques permettant de modéliser les processus de déformation en profondeur. Grâce à ces développements numériques, des avancées concernant les problèmes inverses en géodésie devraient être possibles telle que l’inversion jointe de différents types de données géodésiques acquises lors de la surveillance des volcans. Dans cette perspective, la possibilité de déterminer par inversion les paramètres de dérive des inclinomètres permettrait une détermination précise des sources de déformation profondes. En outre, la méthodologie développée peut être utilisée pour une surveillance précise de la déformation des réservoirs de pétrole et de gaz

Modeling the shape and velocity of magmatic intrusions, a new numerical approach

Numerical code presented in the manuscript "Modeling the shape and velocity of magmatic intrusions, a new numerical approach" by S. Furst, F. Maccaferri and V. Pinel

Modeling the shape and velocity of magmatic intrusions, a new numerical approach

Numerical code presented in the manuscript "Modeling the shape and velocity of magmatic intrusions, a new numerical approach" by S. Furst, F. Maccaferri and V. Pinel

Are eruptions reliable precursors to marine volcano collapses?

Volcanoes are sources of numerous threats including lava flows, pyroclastic flows, ash dispersal and landslides or sector collapses. In addition to these commonly known volcanic hazards, volcano-induced tsunamis can occur in the marine environment, introducing a major hazard that can affect populations located far away from the volcanoes. Existing tsunami warning systems generally do not account for volcano-generated tsunamis, due to the multiple source mechanisms that can cause such tsunamis, a limited understanding of precursory signals for these events, and the need for local detection rather than remote sensing. Among these source mechanisms of volcanic tsunamis, sector and lateral collapses are at the high risk-low frequency extreme of risk matrices. Marine volcanoes grow in specific environments, with factors like marine clays, constant full saturation, sediment transport and remobilization, interaction with ocean dynamics, and sea level changes that may impact edifice stability in distinct ways. The majority of historically documented marine volcano collapses occurred at erupting volcanoes, suggesting that eruptions could serve as a remotely detectable warning signal for collapses. However, careful examination of temporal sequences of these examples reveals that collapses do not always follow eruptions. Consequently, there is a need for identifying other, more robust precursors to volcano collapse, in particular in the marine environment, where the consequences of collapses may be widespread

Monitoring surface deformation of deep salt mining in Vauvert (France), combining InSAR and leveling data for multi-source inversion

International audienceThe salt mining industrial exploitation located in Vauvert (France) has been injecting water at high pressure into wells to dissolve salt layers at depth. The extracted brine has been used in the chemical industry for more than 30 years, inducing a subsidence of the surface. Yearly leveling surveys have monitored the deformation since 1996. This dataset is supplemented by synthetic aperture radar (SAR) images, and since 2015, global navigation satellite system (GNSS) data have also continuously measured the deformation. New wells are regularly drilled to carry on with the exploitation of the salt layer, maintaining the subsidence. We make use of this careful monitoring by inverting the geodetic data to constrain a model of deformation. As InSAR and leveling are characterized by different strengths (spatial and temporal coverage for InSAR, accuracy for leveling) and weaknesses (various biases for InSAR, notably atmospheric, very limited spatial and temporal coverage for leveling), we choose to combine SAR images with leveling data, to produce a 3-D velocity field of the deformation. To do so, we develop a two-step methodology which consists first of estimating the 3-D velocity from images in ascending and descending acquisition of Sentinel 1 between 2015 and 2017 and second of applying a weighted regression kriging to improve the vertical component of the velocity in the areas where leveling data are available. GNSS data are used to control the resulting velocity field. We design four analytical models of increasing complexity. We invert the combined geodetic dataset to estimate the parameters of each model. The optimal model is made of 21 planes of dislocation with fixed position and geometry. The results of the inversion highlight two behaviors of the salt layer: a major collapse of the salt layer beneath the extracting wells and a salt flow from the deepest and most external zones towards the center of the exploitation